隨著人工智能（AI）技術的跨越式發展，科學研究正經歷由AI驅動（AI for Science，AI4S）的范式變革。近來，日本正舉全國之力系統推進AI4S國家戰略，以應對基礎研究實力下滑與科研人員不足的深刻挑戰。文部科學省確立了以“科學復興”為導向的AI4S戰略目標，并立足自身優勢明確了重點舉措。與美國“創世紀計劃”相比，日本AI4S國家戰略為我國構建完善智能科研生態體系提供了更具務實性的啟示。

一、AI4S國家戰略的提出背景與目標設定

（一）日本科學研究實力正處在歷史性的分水嶺

從文部科學省國立科學技術政策研究所（NISTEP）于2024年發布的科學技術指標來看，在全球最具影響力（Top10%）的論文產出排名中，日本從2000年代初的世界第4位跌至第13位。政府決策層面認為，這種持續性的衰退并非偶然的波動，而是由于日本現行的“科研操作系統”（Research OS）已經無法適配AI時代的特征需求。日本面臨的更深層的系統性危機體現在以下方面：

第一，科研組織模式的結構性僵化。長期以來，日本研究機構深受“縱向割裂”（Vertical Silos）傳統與“獨立主義”（Self-sufficiency）傾向的影響。科研活動往往局限于某一大學、學部或研究室內部，研究設備被視為個人資產而非公共資源。這種封閉的科研組織模式導致跨學科的知識和人才流動極其困難。在急需跨領域交叉融合的AI驅動的研究范式面前，這種模式導致嚴重的資源錯配與研發孤島，難以形成規模效應。

第二，數據基礎設施建設的系統性滯后。與美、中兩國相比，日本在科研操作系統的數字化轉型方面存在代差。盡管日本在物理、材料等基礎學科領域擁有高質量的科研數據，但缺乏統一的標準協議、元數據自動賦予機制及云端共享平臺，大量具有戰略價值的數據被碎片化地封存在紙質實驗記錄內，或根本無法共享共有的本地存儲空間中。這種還未“AI-Ready”的數據現狀，導致AI大模型無法直接機器學習高質量的科研數據，極大限制了假說生成與實驗設計的循環效率。

第三，人口結構危機下的生產力極限。隨著少子老齡化程度的加劇，日本年輕研究人員儲備銳減，導致傳統依靠“人力密集型”和“高強度實驗室勞動”的科研模式難以為繼。面對研發成本上升與人才缺口的雙重壓力，日本傳統的科研產出效率已觸及天花板，如若不通過AI實現知識生產的自動化與智能化，以此替代枯燥的重復性實驗，未來日本將無法維持其科技立國的國際競爭優勢。

（二）AI4S國家戰略的提出經緯

日本AI4S國家戰略的提出和形成，是一個高強度、高密度的決策過程。2024年6月，日本在《科學技術創新白皮書》中首次將“AI帶來的科研變革”作為專題進行討論，從政策層面上樹立了危機意識。此后，內閣府綜合科學技術與創新會議（CSTI）著手制定《第7期科學技術與創新基本計劃（2026—2030年度）》，將“通過AI提升科研生產力”列為更新國家科研操作系統的核心目標。

2025年是日本AI4S國家戰略落地的關鍵之年。同年5月，日本頒布《關于促進人工智能相關技術研究開發及應用的法律》（也稱AI法），這為技術開發應用提供了基礎法治框架。8月，文部科學省信息委員會圍繞“2030年代信息科學技術推進”開展大規模調研，聽取了超過100名頂尖專家的意見建議。11月，內閣府在“科學復興專家會議”上，正式提出了將AI4S列入國家宏觀戰略的基本方針。

2026年初，日本文部科學省成立了專門的“AI4S推進委員會”，主要目的是將宏觀愿景轉化成為具有可操作性的實施路徑。該委員會在2026年3月召開第二次會議，正式提出了《關于推進AI for Science的基本戰略方針（草案）》。方針明確指出，AI不再僅是單純提高效率的輔助工具，而是支撐日本未來30年核心競爭力的“新一代科研操作系統”。這也標志著日本AI4S戰略正式進入落地階段。

（三）AI4S戰略的目標設定

日本AI4S的戰略目標：一是重塑科研范式。通過構建AI驅動型的科研生態系統，克服科研人員的認知局限與主觀偏見，實現人類難以企及的高維發現。二是解放創造力。利用AI替代枯燥、高重復性的腦力與體力勞動，使科研人員從繁雜的基礎流程中抽身，回歸到更具洞察力與開創性的高階創造性活動中。三是實現科學復興。最終通過這種顛覆性的科研范式轉型，構建具備國際競爭力的下一世代科學研究生態體系，徹底扭轉日本基礎研究能力下滑的整體態勢。

為確保戰略切實落地，日本政府設定了至2035年的考核指標。在論文產出方面，到2035年，將全球具有影響力（Top10%）的論文數量提升至世界第3位，并將AI相關論文占整體論文的比例從目前的全球第10位提升至第5位；在人才規模方面，未來5年內通過專項培養計劃，增加1 000名能夠熟練運用AI進行尖端科研的高水平人才；在基礎設施使用效率方面，到2030年，將科研共享共用計算資源提升10倍以上，并將國家級研究數據平臺（NII RDC）容量提升5倍，實現全方位AI自動化管理。

二、AI4S的戰略布局與推進邏輯

日本將2026年至2030年度（第7期基本計劃執行期間）定位為“集中攻堅期”。文部科學省強調：如若不能在這五年內完成AI驅動的科研系統全面轉型，日本將在未來產業競爭中徹底喪失科技自主性與國際影響力。

（一）科研數據“開放與封閉”雙軌戰略

文部科學省在《關于AI for Science中科研數據處理的思考（方案）》（以下簡稱《方案》）中，明確承繼并深化了科研數據處理的“開放與封閉”雙軌戰略，旨在平衡“科研產出效率最大化”與“國家安全及競爭優勢維護”二者的關系。

在開放方面，致力于將公共資金資助的科研數據轉化為“AI-Ready”的高質量戰略數據資產。日本規劃依托國立情報學研究所（NII）的科研數據云（NII RDC）等核心數據平臺，全面推動科研數據的標準化存儲與開放利用。為消除跨學科合作過程中的數據壁壘，《方案》特別強調要引入“元數據自動賦予機制”，通過智能化手段降低科研人員的數據處理負擔，使分散在不同領域、不同機構間的海量數據，能夠實現高效流通與共用，從而為大模型訓練提供數據支撐。

在封閉方面，針對涉及國家安全、日本優勢產業競爭（如半導體材料、合成生物學、戰略性礦物處理技術等）以及科研獨創性的核心關鍵數據，明確了嚴格的“非公開”管理邊界。考慮到在AI4S推進過程中，機密核心的科研數據可能通過模型訓練、算力外包或其他不當方式流出并發生轉移，為此不同部門將會制定專門指引，針對科研數據的跨境流動、學習利用的許可權限乃至物理服務器的存放位置等進行全方位管控，并要求研究機構在實施項目過程中，必須制定詳盡的數據管理計劃（DMP）并進行嚴密的盡職調查，確保日本的技術自主性權益不受損害。

（二）“AI for Science”與“Science for AI”雙向賦能

日本的戰略框架清晰地確立了科學與AI深度融合的雙向循環模式。由此可知，AI4S與“Science for AI”兩者的關系并非簡單的工具借用，而是相互補充、協同演進的共創過程。

在AI4S方面，目標是利用AI加速跨越從微觀原子模擬到宏觀系統推演的鴻溝，從而建立自驅型實驗室（AI-driven Lab）。此過程不僅要利用大語言模型進行知識加工和處理，更為核心的是通過開發科學基礎模型（Scientific Foundation Models）與AI代理（AI Agents），在材料、生命科學、聚變能源等戰略領域實現關鍵性突破。這種模式能夠自動完成從高維假設生成、實驗路徑優化到大規模自動化操作的閉環，在三年內有望實現將新材料的開發效率提升至10倍以上。

在Science for AI方面，日本試圖發揮其在數理科學、理論物理及計算科學領域的深厚積淀優勢，解決制約AI應用上的底層瓶頸。日本政府認為，AI在科學領域的應用必須跨越黑箱難題與幻覺風險這兩道門檻。對此，AI4S國家戰略強調，要利用數理科學作為基盤，強化對AI邏輯的科學驗證與理論構建，提升AI模型的透明度、解釋性及物理一致性。這意味著，科學界不應僅是AI的調用者，更應作為AI的驗證者與重構者，以此來確保AI提出的假設具備科學性與可證偽性。

以上雙向賦能模式的最終目的，是構建一個良性的生態循環。當AI技術滲透到科技創新全流程、全周期，海量高質量、高可靠性的科研數據將反過來促進大模型迭代進化，而更強大的AI大模型又會進一步優化科研范式加速轉換。

三、重點舉措與執行路徑

為實現上述戰略目標和愿景，由文部科學省統籌協調其他各部門，正式啟動了名為“AI for Science科學研究革新項目”的舉國計劃。

（一）下一代科研基礎設施

日本將舉全國之力構建下一代科研基礎設施，具體包括：

一是依托現有的富岳（Fugaku）計算機加速研發更加強大的“富岳NEXT”超級計算機。日本的目標是要建立一個計算資源池（Computing Resource Pool），以此讓研究者無論是在實驗室還是居家，都能通過統一接口調用強大的GPU算力。

二是升級學術情報網絡SINET6，實現超高速、低延遲的科研數據流通，以此支撐跨地域性的“自動化實驗室”遠程控制。

三是增強由國立情報學研究所運營的數據云，并同時嵌入由技術實現的科研數據管理手段，自動完成實驗數據的清洗、分類、存儲及安全治理。

（二）專項基金支持項目

日本在2025年設立了兩大類財政特別支持的項目。

一類是聚焦戰略目標突破的項目導向（Project-led）支持項目。該項目對標日本具有資產優勢且“獲勝機會大”的重點領域，核心任務是建立AI驅動的自動化實驗室，通過AI代理與尖端實驗設備的深度融合，實現“假設、實驗、分析、再發現”的閉環自動化研發模式。

另一類是覆蓋全領域的挑戰型（Challenge-led）支持項目。該項目的定位是面向學術界所有研究者的萌芽式創新孵化器，其核心宗旨在于消除“AI格差（AI Divide）”，以此確保不僅是信息領域，即便是人文社會科學等學科的研究人員，也能夠獲得必要的算力與AI技術支持，以此加速海量文獻與數據的知識整合。不同于第一類項目的高額資助，此類項目每年大概支持1 000個，單項資助約為500萬日元（約22萬元人民幣），周期為1年。日本旨在通過這種廣覆蓋、低門檻的支持資助，全面點燃學術界全員瞄準AI驅動的火種熱情。

（三）戰略重點領域遴選

為確保國家未來戰略的自主性，日本政府在“AI推進委員會”項下設立了“重要技術領域探討工作小組”，并結合《第7期科學技術與創新基本計劃》繪制了一系列必須舉國攻關的技術圖譜。在這一布局中，日本不僅鎖定了六大國家戰略技術領域，還將其與具有前期優勢的戰略性新興技術領域深度融合，通過AI重點賦能于科技制高點。

材料與化學領域一直被視為日本的傳統強項，AI4S戰略明確要求利用人工智能大模型加速下一代電池及超導材料的研發，力求在新材料探索速度上實現量級突破。生命科學領域則通過深度整合AlphaFold等前沿AI工具與高質量生物樣本庫，加速藥物篩選進程并推動定制化醫療的普及。聚變能源領域的重點在于利用AI實現復雜等離子體控制的實時模擬，以期大幅縮短核聚變能源的商用化周期。半導體技術則側重于AI輔助設計次世代低能耗芯片，以支撐算力需求與綠色轉型的平衡。針對宇宙與海洋領域，日本致力構建能解析海量衛星遙感與海洋觀測數據的AI基礎設施，以探索未知領域的科學規律。最后在防災減災方面，則要通過整合AI與高精度地理信息系統，構建具備實時預測地震、海嘯的智能化預警體系。以上這些領域的遴選，不僅是為了追求科學的卓越突破，更是為了在人口萎縮的背景下，通過AI驅動的技術集群來確保日本在全球技術創新中的話語權。

（四）產學研合作與國際協同

日本政府深刻意識到，AI4S范式變革絕非政府單方面投入所能達成，必須構建一個產學研各界貫通的創新生態系統。

在產學研循環方面，日本致力打破大學基礎研究、企業應用轉化的傳統線性邏輯，轉向產學共創循環型模式。企業不僅要提供豐富的產業應用場景與算力資源，更應向學術界開放原本保密的非競爭領域高質量數據（如失敗案例、未公開實驗記錄），以此共同構建一套高精度的AI科研基礎模型。與此同時，大學不再僅是知識的提供者，更應利用深厚的數理功底為AI發現提供物理規律支撐,并作為AI預測結論的“科學驗證者”。通過共同打造AI自驅型合作實驗室并推廣交叉聘任制，產學界將協同跨越從基礎研究到產業化之間的“死亡之谷”。

在國際協同方面，日本積極謀求在“全球頂尖聯賽”中占據一席之地。通過支持國內研究機構參與NeurIPS挑戰賽、Bezos Earth Fund AI挑戰賽等國際權威競技場，不斷提升日本AI模型的國際認可度與標準話語權。更重要的是，日本致力與同盟國建立“安全、安心、可信”的AI合作準則，在共享計算資源、互補科研數據優勢的同時，通過參與國際標準制定，構建一套既能防范技術外流風險，又能確保在全球科研價值鏈中不可替代的國際合作網絡。

四、對我國加快構建智能科研生態體系的啟示

比較來看，日本的AI4S戰略并未完全復刻美國能源部“創世紀計劃”那種基于全領域的技術霸權擴張路徑，而是選擇了一條基于自身優勢裁量的差異化賽道，一定意義上更具務實性，其對于我國構建智能科研生態體系具有一定啟示意義。

第一，深化科研評價制度改革，確立數據貢獻在科研評價中的核心地位。長期以來，我國科研界同樣面臨對數據共享共用缺乏動力的困境。針對這一痛點，可借鑒日本經驗重新設計評價體系，將科學數據貢獻、科學專用模型開發及標準化工具的開源共享作為科研績效評估與職稱晉升的重要維度。除此外，還可以對從事數據整理與數據基礎設施維護的人員給予明確的職業激勵與人事評價。通過評價方式的改變來打破以往的封閉式科研模式和傳統，營造“數據共享即貢獻”的開放科研文化氛圍。

第二，確立科技創新的優勢領域以及未來發力方向，明確AI4S賦能的領域優先級，構筑我國智能科研方面的“護城河”。我國應在保持全域覆蓋的同時，重點針對我國擁有海量工業數據、完備產業鏈支撐以及深厚學科積淀的領域，進行資源上的傾斜支持。進一步，還應在此基礎上建立國家戰略級技術圖譜，以確保我國在全球科研范式轉型中部分領域具有“不可替代性”。

第三，加快推進科研重大基礎設施升級。我國應加快構建統一的國家級科研數據基礎設施和網絡，制定統一的“AI-Ready”數據標準，引入元數據自動賦予機制。大力推動非敏感領域的科研數據開放共創的同時，通過技術手段和法律手段確保事關國家安全利益與產業核心競爭力的關鍵科研數據不當流出。此外，還應鼓勵跨學科人才交叉流動，培養既懂領域科學又懂AI算法的復合型人才。

本文來源于《科技中國》2026年第4期。劉影，北京理工大學法學院；袁軍，國家數據發展研究院。文章觀點不代表主辦機構立場。

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